瑞芯微(EASY EAI)RV1126B 语音识别

1. 语音识别简介

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

我们的语音算法是基于Whisper是OpenAI设计的。Whisper作为一个通用的语音识别模型，它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练，能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。Whisper还可以进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务。Whisper的架构是一个简单的端到端方法，采用了编码器-解码器的Transformer模型，将输入的音频转换为对应的文本序列，并根据特殊的标记来指定不同的任务。

基于EASY-EAI-Nano-TB(RV1126B)硬件主板的运行效率：

2. 快速上手

2.1 开发环境准备

如果您初次阅读此文档 ，请阅读《入门指南/开发环境准备/Easy-Eai编译环境准备与更新》，并按照其相关的操作，进行编译环境的部署。

在PC端Ubuntu系统中执行run脚本，进入EASY-EAI编译环境，具体如下所示。

复制代码

cd ~/develop_environment
./run.sh 2204

2.2 源码下载

在EASY-EAI编译环境下创建存放源码仓库的管理目录：

复制代码

cd /opt
mkdir EASY-EAI-Toolkit
cd EASY-EAI-Toolkit

通过git工具，在管理目录内克隆远程仓库

复制代码

git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-1126B.git

注：

* 此处可能会因网络原因造成卡顿，请耐心等待。

* 如果实在要在gitHub网页上下载，也要把整个仓库下载下来，不能单独下载本实例对应的目录。

2.3 模型部署

要完成算法Demo的执行，需要先下载语音算法模型。

百度网盘链接为： https://pan.baidu.com/s/18okeW8ZIJ6zapTvuxcFoRw?pwd=1234 （提取码：1234 ）。

同时需要把下载的语音识别算法模型复制粘贴到Release/目录：

2.4 例程编译

进入到对应的例程目录执行编译操作，具体命令如下所示：

复制代码

cd EASY-EAI-Toolkit-1126B/Demos/algorithm-speech_recognition/
./build.sh cpres

注：

* 由于依赖库部署在板卡上，因此交叉编译过程中必须保持/mnt挂载。

* 若build.sh脚本带有cpres参数，则会把Release/目录下的所有资源都拷贝到开发板上。

2.5 例程运行及效果

通过串口调试或ssh调试，进入板卡后台，定位到例程部署的位置，如下所示：

复制代码

cd /userdata/Demo/algorithm-speech_recognition/

运行例程命令如下所示：

复制代码

sudo ./test-speech_recognition speech_encoder.model speech_decoder.model filters.txt CN.txt cn 1-10-1_CN.wav

API的详细说明，以及API的调用（本例程源码），详细信息见下方说明。

3. 语音识别API说明

3.1 引用方式

为方便客户在本地工程中直接调用我们的EASY EAI api库，此处列出工程中需要链接的库以及头文件等，方便用户直接添加。

3.2 语音识别检测初始化函数

设置语音识别初始化函数原型如下所示。

复制代码

int speech_recognition_init(const char *p_encoder_path, const char *p_decoder_path, const char *p_filter_path, 
		const char *p_vocab_path, rknn_whisper_t *p_whisper);

具体介绍如下所示。

3.3 语音识别运行函数

设置语音识别运行原型如下所示。

复制代码

int speech_recognition_run(rknn_whisper_t *p_whisper, audio_buffer_t audio, int task_code, std::vector<std::string> &recognized_text);

具体介绍如下所示。

3.4 语音识别释放函数

设置语音识别释放原型如下所示。

复制代码

int speech_recognition_release(rknn_whisper_t *p_whisper);

具体介绍如下所示。

4. 语音识别算法例程

例程目录为Demos/algorithm-speech_recognition/test-speech_recognition.cpp，操作流程如下所示：

复制代码

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <time.h>
#include "sndfile.h"
#include "speech_recognition.h"
#include "audio_utils.h"


int main(int argc, char **argv)
{
	if (argc != 7){
		printf("%s <encoder_path> <decoder_path> <filter_path> <vocab_path> <task(en/cn)> <audio_path>\n", argv[0]);
		printf("Example: %s speech_encoder.model speech_decoder.model filters.txt CN.txt cn 1-10-1_CN.wav\n", argv[0]);
		return -1;
	}
	const char *p_encoder_path = argv[1];	// 编码模型地址
	const char *p_decoder_path = argv[2];	// 解码模型地址
	const char *p_filter_path = argv[3];	// 滤波器频谱
	const char *p_vocab_path = argv[4];		// 词组文件
	const char *p_task = argv[5];			// 识别语种（cn/en）
	const char *p_audio_path = argv[6];		// 待识别音频
	int task_code = 0;
	std::vector<std::string> recognized_text;

	// Tokenizer 预定义控制符号(切换语言或任务)
	if (strcmp(p_task, "en") == 0){
		task_code = 50259;
	}
	else if (strcmp(p_task, "cn") == 0){
		task_code = 50260;
	}
	else{
		printf("\n\033[1;33mCurrently only English or Chinese recognition tasks are supported. Please specify <task> as en or zh\033[0m\n");
		return -1;
	}
	
	// 读取音频，并对音频进行处理
	audio_buffer_t audio;
	int ret = read_audio(p_audio_path, &audio);
	if (ret != 0){
		printf("read audio fail! ret=%d audio_path=%s\n", ret, p_audio_path);
		return -1;
	}
	if (audio.num_channels == 2){
		ret = convert_channels(&audio);
	}
	if (audio.sample_rate != SAMPLE_RATE){
		ret = resample_audio(&audio, audio.sample_rate, SAMPLE_RATE);
	}

	// speech recognition初始化
	rknn_whisper_t whisper;
	ret = speech_recognition_init(p_encoder_path, p_decoder_path, p_filter_path, p_vocab_path, &whisper);

	int iter = 0;
	for (int i=0; i < 5; i++)
	{
		clock_t start = clock();

		recognized_text.clear();
		// speech recognition语音识别
		ret = speech_recognition_run(&whisper, audio, task_code, recognized_text);
		
		clock_t end = clock();  // 记录结束时间
		double infer_time = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;  // 转换为秒

		// 结果输出
		std::cout << "\nspeech recognition output: ";
		for (const auto &str : recognized_text){
			std::cout << str;
		}
		std::cout << std::endl;

		float audio_length = audio.num_frames / (float)SAMPLE_RATE; // sec
		audio_length = audio_length > (float)CHUNK_LENGTH ? (float)CHUNK_LENGTH : audio_length;
		float rtf = infer_time / audio_length;
		printf("%d, Real Time Factor (RTF): %.3f / %.3f = %.3f\n", iter++, infer_time, audio_length, rtf);
	}

	// speech recognition释放 
	speech_recognition_release(&whisper);
	return 0;
}